基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的網(wǎng)絡(luò)水軍精準(zhǔn)搜索與組織結(jié)構(gòu)解析一、引言1.1研究背景在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)已深度融入人們的日常生活，成為信息傳播、社交互動(dòng)以及輿論形成的關(guān)鍵平臺(tái)。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的第51次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2022年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)10.67億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)75.6%。如此龐大的網(wǎng)絡(luò)用戶群體，使得社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的影響力與日俱增。然而，在這繁榮的網(wǎng)絡(luò)景象背后，網(wǎng)絡(luò)水軍這一危害因素正悄然滋生并迅速蔓延。網(wǎng)絡(luò)水軍，通常是指受雇于特定利益集團(tuán)，通過網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)有組織地發(fā)布、傳播特定信息，以達(dá)到影響網(wǎng)絡(luò)輿論、誤導(dǎo)公眾認(rèn)知或獲取商業(yè)利益等目的的群體。他們的行為具有顯著的規(guī)模性，動(dòng)輒涉及成百上千甚至數(shù)萬個(gè)賬號(hào)協(xié)同作業(yè)。據(jù)相關(guān)調(diào)查，在一些熱點(diǎn)事件中，短時(shí)間內(nèi)可能會(huì)有數(shù)十萬條由網(wǎng)絡(luò)水軍發(fā)布的虛假評論和信息充斥網(wǎng)絡(luò)。而且，網(wǎng)絡(luò)水軍還具備高度的隱蔽性，他們往往利用虛假身份、匿名賬號(hào)以及各種技術(shù)手段來規(guī)避監(jiān)管和追蹤。在2018年的某起網(wǎng)絡(luò)事件中，經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)部分水軍通過購買大量虛假賬號(hào)，在多個(gè)社交媒體平臺(tái)上發(fā)表評論，成功操縱了事件的輿論走向。隨著社交媒體、電子商務(wù)等網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的廣泛普及，網(wǎng)絡(luò)水軍的活動(dòng)愈發(fā)猖獗。在社交媒體平臺(tái)上，網(wǎng)絡(luò)水軍通過批量發(fā)布虛假評論、點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)等行為，人為制造熱門話題，誤導(dǎo)公眾輿論。在2021年某明星緋聞事件中，網(wǎng)絡(luò)水軍受雇于不同利益方，在微博等平臺(tái)上大量發(fā)布虛假信息和極端言論，使得該事件的輿論迅速失控，引發(fā)了公眾的廣泛關(guān)注和不良社會(huì)影響。在電子商務(wù)領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)水軍通過刷好評、刷銷量等手段，為不良商家制造虛假的商品口碑，誤導(dǎo)消費(fèi)者購買決策，嚴(yán)重破壞了市場的公平競爭環(huán)境。據(jù)統(tǒng)計(jì)，某電商平臺(tái)上每年因網(wǎng)絡(luò)水軍刷評行為導(dǎo)致的消費(fèi)者損失高達(dá)數(shù)億元。網(wǎng)絡(luò)水軍的泛濫對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)、輿論導(dǎo)向及社會(huì)穩(wěn)定造成了嚴(yán)重的負(fù)面影響。在網(wǎng)絡(luò)生態(tài)方面，網(wǎng)絡(luò)水軍發(fā)布的大量虛假信息和垃圾內(nèi)容，嚴(yán)重干擾了正常的信息傳播秩序，破壞了網(wǎng)絡(luò)的公信力和真實(shí)性。大量虛假的商品評價(jià)信息充斥在電商平臺(tái)上，使得消費(fèi)者難以獲取真實(shí)的商品信息，降低了消費(fèi)者對平臺(tái)的信任度。在輿論導(dǎo)向方面，網(wǎng)絡(luò)水軍能夠通過有組織的輿論操控，影響公眾對熱點(diǎn)事件的看法和態(tài)度，誤導(dǎo)公眾認(rèn)知，導(dǎo)致輿論偏離事實(shí)真相。在2019年某社會(huì)熱點(diǎn)事件中，網(wǎng)絡(luò)水軍故意歪曲事實(shí)，發(fā)布大量虛假信息，引發(fā)了公眾的恐慌和不滿情緒，對社會(huì)穩(wěn)定造成了嚴(yán)重威脅。此外，網(wǎng)絡(luò)水軍還可能被用于政治目的，在選舉、政策宣傳等活動(dòng)中，通過制造輿論來影響公眾意見，破壞民主進(jìn)程。在一些國家的選舉活動(dòng)中，網(wǎng)絡(luò)水軍被用于抹黑競爭對手、傳播虛假信息，干擾選民的判斷和投票行為。綜上所述，網(wǎng)絡(luò)水軍的泛濫已成為亟待解決的社會(huì)問題。深入研究基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)水軍搜索方法與組織結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)，對于有效打擊網(wǎng)絡(luò)水軍、維護(hù)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)平衡、保障輿論導(dǎo)向正確以及促進(jìn)社會(huì)穩(wěn)定和諧具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。1.2研究目的與意義本研究旨在深入剖析網(wǎng)絡(luò)水軍在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的活動(dòng)規(guī)律，綜合運(yùn)用多種技術(shù)手段，提供高效、精準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)水軍搜索方法，同時(shí)揭示其復(fù)雜的組織結(jié)構(gòu)，為全面打擊網(wǎng)絡(luò)水軍提供有力的技術(shù)支持和理論依據(jù)。網(wǎng)絡(luò)水軍的泛濫對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)、社會(huì)輿論以及經(jīng)濟(jì)秩序造成了多方面的嚴(yán)重危害，本研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。從網(wǎng)絡(luò)生態(tài)角度來看，網(wǎng)絡(luò)水軍發(fā)布的海量虛假信息和垃圾內(nèi)容，嚴(yán)重?cái)_亂了正常的信息傳播秩序。在社交媒體平臺(tái)上，網(wǎng)絡(luò)水軍故意發(fā)布大量與熱點(diǎn)事件無關(guān)的虛假信息，使得用戶難以獲取真實(shí)有效的信息，破壞了網(wǎng)絡(luò)的公信力和真實(shí)性，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)生態(tài)環(huán)境惡化。研究網(wǎng)絡(luò)水軍的搜索方法與組織結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)，有助于及時(shí)識(shí)別和清理這些虛假信息，凈化網(wǎng)絡(luò)空間，維護(hù)健康的網(wǎng)絡(luò)生態(tài)。在社會(huì)輿論方面，網(wǎng)絡(luò)水軍通過有組織的輿論操控，能夠影響公眾對熱點(diǎn)事件的看法和態(tài)度，誤導(dǎo)公眾認(rèn)知，破壞社會(huì)輿論的公正性和客觀性。在某些社會(huì)熱點(diǎn)事件中，網(wǎng)絡(luò)水軍受雇于特定利益集團(tuán)，故意歪曲事實(shí)、制造謠言，引發(fā)公眾的恐慌和不滿情緒，對社會(huì)穩(wěn)定造成威脅。通過深入研究網(wǎng)絡(luò)水軍，能夠有效識(shí)別其輿論操控行為，及時(shí)揭露真相，引導(dǎo)公眾形成正確的輿論導(dǎo)向，保障社會(huì)輿論的健康發(fā)展，維護(hù)社會(huì)的和諧穩(wěn)定。在經(jīng)濟(jì)秩序方面，網(wǎng)絡(luò)水軍在電子商務(wù)等領(lǐng)域的不正當(dāng)行為，嚴(yán)重破壞了市場的公平競爭環(huán)境。在電商平臺(tái)上，網(wǎng)絡(luò)水軍通過刷好評、刷銷量等手段，為不良商家制造虛假的商品口碑，誤導(dǎo)消費(fèi)者購買決策，損害了其他誠信商家的利益，阻礙了市場經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。準(zhǔn)確搜索網(wǎng)絡(luò)水軍并發(fā)現(xiàn)其組織結(jié)構(gòu)，能夠?yàn)楸O(jiān)管部門提供有力的證據(jù)，打擊這些不正當(dāng)競爭行為，保護(hù)消費(fèi)者的合法權(quán)益，維護(hù)公平有序的市場競爭環(huán)境。對于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和相關(guān)平臺(tái)而言，本研究也具有重要的實(shí)用價(jià)值。一方面，有助于平臺(tái)提升自身的安全防護(hù)能力，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理網(wǎng)絡(luò)水軍的惡意行為，降低平臺(tái)運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)用戶對平臺(tái)的信任度，促進(jìn)平臺(tái)的可持續(xù)發(fā)展。另一方面，為行業(yè)制定相關(guān)的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)提供參考依據(jù)，推動(dòng)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的健康發(fā)展，營造良好的網(wǎng)絡(luò)營商環(huán)境。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性、全面性與深入性。通過文獻(xiàn)研究法，全面梳理國內(nèi)外關(guān)于網(wǎng)絡(luò)水軍的研究成果，包括學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告、政策文件等，了解網(wǎng)絡(luò)水軍的定義、特征、形成原因、危害以及現(xiàn)有研究在搜索方法和組織結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)方面的進(jìn)展與不足，為后續(xù)研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。在對網(wǎng)絡(luò)水軍的研究中，參考了大量相關(guān)文獻(xiàn)，對網(wǎng)絡(luò)水軍的行為模式、技術(shù)手段等方面進(jìn)行了深入分析，從而明確了本研究的切入點(diǎn)和重點(diǎn)方向。案例分析法也是本研究的重要方法之一。通過選取具有代表性的網(wǎng)絡(luò)水軍案例，如2018年某明星緋聞事件中網(wǎng)絡(luò)水軍的輿論操控、某電商平臺(tái)上大規(guī)模的刷評刷量案例等，深入剖析網(wǎng)絡(luò)水軍在不同場景下的活動(dòng)特點(diǎn)、操作手法以及造成的影響。通過對這些案例的詳細(xì)分析，總結(jié)出網(wǎng)絡(luò)水軍的行為規(guī)律和常見策略，為提出針對性的搜索方法和組織結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)提供實(shí)際依據(jù)。以某電商平臺(tái)的刷評案例為例，深入研究了水軍團(tuán)隊(duì)的運(yùn)作流程、賬號(hào)管理方式以及與商家的合作模式，從而為構(gòu)建有效的檢測模型提供了實(shí)踐參考。實(shí)驗(yàn)研究法同樣不可或缺?；谡鎸?shí)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，構(gòu)建實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，運(yùn)用不同的算法和模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)水軍搜索和組織結(jié)構(gòu)分析實(shí)驗(yàn)。通過對比不同方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，評估其準(zhǔn)確性、效率和可靠性，篩選出最優(yōu)的搜索方法和組織結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)模型。在實(shí)驗(yàn)過程中，不斷調(diào)整和優(yōu)化實(shí)驗(yàn)參數(shù)，確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的科學(xué)性和有效性。通過對多種算法的實(shí)驗(yàn)對比，發(fā)現(xiàn)基于多特征融合的算法在網(wǎng)絡(luò)水軍搜索中具有更高的準(zhǔn)確率和召回率。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面。一是多特征融合的網(wǎng)絡(luò)水軍搜索方法。以往的研究往往側(cè)重于單一特征或少數(shù)幾個(gè)特征來識(shí)別網(wǎng)絡(luò)水軍，本研究創(chuàng)新性地融合多種特征，包括用戶行為特征、社交關(guān)系特征、內(nèi)容文本特征等，構(gòu)建綜合的特征向量。通過對大量網(wǎng)絡(luò)水軍數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)這些特征之間存在著復(fù)雜的關(guān)聯(lián)，單一特征難以全面準(zhǔn)確地識(shí)別網(wǎng)絡(luò)水軍。例如，網(wǎng)絡(luò)水軍的賬號(hào)注冊時(shí)間、發(fā)布內(nèi)容的頻率、與其他賬號(hào)的互動(dòng)關(guān)系以及發(fā)布內(nèi)容的語義特征等，都能為識(shí)別提供重要線索。將這些特征進(jìn)行融合，能夠更全面地刻畫網(wǎng)絡(luò)水軍的行為模式，提高搜索的準(zhǔn)確性和可靠性。二是可視化的網(wǎng)絡(luò)水軍組織結(jié)構(gòu)分析。采用可視化技術(shù)，將網(wǎng)絡(luò)水軍的組織結(jié)構(gòu)以直觀的圖形方式呈現(xiàn)出來。通過對節(jié)點(diǎn)和邊的布局、顏色、大小等屬性的設(shè)計(jì)，展示網(wǎng)絡(luò)水軍成員之間的關(guān)系、角色和影響力。這種可視化分析方法能夠幫助研究者更清晰地理解網(wǎng)絡(luò)水軍的組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)作機(jī)制，發(fā)現(xiàn)其中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和核心群體，為精準(zhǔn)打擊網(wǎng)絡(luò)水軍提供有力支持。利用可視化工具，將網(wǎng)絡(luò)水軍的組織結(jié)構(gòu)以網(wǎng)絡(luò)圖的形式展示，能夠直觀地看到核心組織者與普通成員之間的層級(jí)關(guān)系，以及不同小組之間的協(xié)作模式，從而為制定針對性的打擊策略提供依據(jù)。二、理論基礎(chǔ)與研究現(xiàn)狀2.1網(wǎng)絡(luò)水軍相關(guān)理論2.1.1網(wǎng)絡(luò)水軍的定義與特征網(wǎng)絡(luò)水軍通常是指受雇于特定利益集團(tuán)，通過網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)有組織地發(fā)布、傳播特定信息，以達(dá)到影響網(wǎng)絡(luò)輿論、誤導(dǎo)公眾認(rèn)知或獲取商業(yè)利益等目的的群體。他們活躍于社交媒體、電子商務(wù)平臺(tái)、論壇等各類網(wǎng)絡(luò)空間，通過偽裝成普通網(wǎng)民，發(fā)布、回復(fù)和傳播博文等方式對正常用戶產(chǎn)生影響。在2020年的某電子產(chǎn)品發(fā)布事件中，網(wǎng)絡(luò)水軍受雇于競爭對手，在各大科技論壇和社交媒體上發(fā)布虛假負(fù)面評價(jià)，詆毀該產(chǎn)品，誤導(dǎo)消費(fèi)者，以影響該產(chǎn)品的市場銷量和口碑。匿名性是網(wǎng)絡(luò)水軍的顯著特征之一。他們大多采用匿名賬號(hào)進(jìn)行活動(dòng)，通過虛擬專用網(wǎng)絡(luò)（VPN）、代理服務(wù)器等技術(shù)手段隱藏真實(shí)IP地址，使得追蹤其真實(shí)身份變得極為困難。這為網(wǎng)絡(luò)水軍逃避監(jiān)管和法律責(zé)任提供了便利，也增加了打擊網(wǎng)絡(luò)水軍的難度。在一些網(wǎng)絡(luò)暴力事件中，網(wǎng)絡(luò)水軍使用大量匿名賬號(hào)發(fā)布攻擊性言論，由于難以追蹤其真實(shí)身份，受害者往往難以維權(quán)。群體性也是網(wǎng)絡(luò)水軍的重要特點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)水軍通常以團(tuán)隊(duì)的形式開展活動(dòng)，成員之間分工明確，協(xié)作緊密。有的負(fù)責(zé)策劃輿論話題，有的負(fù)責(zé)撰寫和發(fā)布內(nèi)容，有的負(fù)責(zé)引導(dǎo)評論和轉(zhuǎn)發(fā)，通過群體協(xié)作實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的輿論操控。在2019年的某熱門電視劇播出期間，網(wǎng)絡(luò)水軍受雇于不同的影視公司，分成多個(gè)小組，在微博、豆瓣等平臺(tái)上進(jìn)行有組織的刷評、控評活動(dòng)，人為制造話題熱度，影響觀眾的評價(jià)和選擇。網(wǎng)絡(luò)水軍的活動(dòng)具有明確的目的性。他們的行為往往是為了滿足特定利益集團(tuán)的需求，如商業(yè)利益、政治目的、個(gè)人恩怨等。在商業(yè)領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)水軍可能受雇于商家，通過刷好評、刷銷量等手段提升產(chǎn)品或品牌的知名度和市場競爭力，或者通過發(fā)布負(fù)面信息詆毀競爭對手，以獲取商業(yè)利益。在政治領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)水軍可能被用于操縱選舉、影響政策走向等，通過制造輿論氛圍來左右公眾的態(tài)度和行為。在2020年的某國選舉期間，網(wǎng)絡(luò)水軍受雇于不同的政治派別，在社交媒體上發(fā)布虛假信息、抹黑競爭對手，試圖影響選民的投票決策。操作多樣性也是網(wǎng)絡(luò)水軍的行為特點(diǎn)之一。他們不僅僅進(jìn)行評論和帖子的發(fā)布，還會(huì)通過點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、分享等多種操作手段來增加信息的傳播范圍和影響力。此外，網(wǎng)絡(luò)水軍還會(huì)利用搜索引擎優(yōu)化（SEO）技術(shù)，使虛假信息在搜索引擎結(jié)果中占據(jù)更靠前的位置，提高曝光率。他們還可能通過制造虛假熱點(diǎn)話題、發(fā)起投票等方式吸引網(wǎng)民的關(guān)注和參與，從而達(dá)到操縱輿論的目的。在2021年的某網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件中，網(wǎng)絡(luò)水軍通過制造虛假話題，吸引了大量網(wǎng)民的關(guān)注和討論，使得事件的輿論走向偏離了事實(shí)真相。2.1.2網(wǎng)絡(luò)水軍的類型與行為模式根據(jù)不同的目的和應(yīng)用場景，網(wǎng)絡(luò)水軍可以分為多種類型。商業(yè)網(wǎng)絡(luò)水軍主要服務(wù)于商業(yè)利益，受雇于商家或企業(yè)，通過刷好評、刷銷量、控評等手段，提升產(chǎn)品或品牌的市場競爭力，同時(shí)通過發(fā)布負(fù)面信息詆毀競爭對手。在某電商平臺(tái)上，一些不良商家雇傭網(wǎng)絡(luò)水軍，通過批量購買商品后發(fā)布虛假好評，或者惡意差評競爭對手的商品，以達(dá)到提升自己商品銷量和打壓對手的目的。據(jù)調(diào)查，該平臺(tái)上部分商家每月在網(wǎng)絡(luò)水軍刷評服務(wù)上的投入高達(dá)數(shù)萬元。政治網(wǎng)絡(luò)水軍則被用于政治目的，受雇于政治團(tuán)體或個(gè)人，通過制造輿論、傳播虛假信息、抹黑競爭對手等手段，影響選舉結(jié)果、政策走向或公眾對政治事件的看法。在2016年的美國大選中，就有報(bào)道稱俄羅斯雇傭網(wǎng)絡(luò)水軍在社交媒體上發(fā)布虛假信息，試圖影響美國選民的投票意向。這些網(wǎng)絡(luò)水軍通過創(chuàng)建虛假賬號(hào)，發(fā)布大量關(guān)于候選人的負(fù)面信息，制造社會(huì)分裂和對立情緒，干擾選舉的正常進(jìn)行。娛樂網(wǎng)絡(luò)水軍主要活躍于娛樂圈，受雇于明星、影視公司或娛樂媒體，通過炒作明星緋聞、制造話題熱度、刷高影視作品的播放量和評分等手段，吸引公眾關(guān)注，提升明星或影視作品的知名度和影響力。在某熱門電影上映期間，網(wǎng)絡(luò)水軍受雇于電影制作方，通過刷高電影的評分和評論量，制造電影火爆的假象，吸引更多觀眾購票觀影。同時(shí)，他們還會(huì)對競爭對手的電影進(jìn)行惡意差評，以降低其市場競爭力。網(wǎng)絡(luò)水軍的行為模式多種多樣，其中造謠是常見的手段之一。他們通過編造虛假信息、歪曲事實(shí)、傳播謠言等方式，誤導(dǎo)公眾認(rèn)知，制造輿論混亂。在2020年的某社會(huì)熱點(diǎn)事件中，網(wǎng)絡(luò)水軍編造虛假信息，稱事件中的一方存在嚴(yán)重的違法行為，引發(fā)了公眾的憤怒和譴責(zé)。然而，隨著事件的調(diào)查深入，發(fā)現(xiàn)這些信息均為網(wǎng)絡(luò)水軍編造的謠言，嚴(yán)重誤導(dǎo)了公眾的判斷。刷量也是網(wǎng)絡(luò)水軍的常用行為模式。在電子商務(wù)領(lǐng)域，他們通過虛假交易、批量點(diǎn)贊、評論等方式，刷高商品的銷量、好評率和店鋪的關(guān)注度，制造虛假的市場繁榮景象，誤導(dǎo)消費(fèi)者的購買決策。在某電商平臺(tái)上，部分商家雇傭網(wǎng)絡(luò)水軍，通過刷單的方式將商品銷量刷至數(shù)十萬件，使得這些商品在搜索結(jié)果中排名靠前，吸引消費(fèi)者購買。而實(shí)際上，這些商品的真實(shí)銷量可能只有幾千件。在影視娛樂領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)水軍則通過刷高影視作品的播放量、點(diǎn)贊數(shù)、評論數(shù)等數(shù)據(jù)，制造作品受歡迎的假象，吸引更多觀眾和廣告商。在某熱門電視劇播出期間，網(wǎng)絡(luò)水軍通過技術(shù)手段刷高該劇的播放量，使其在各大視頻平臺(tái)的排行榜上名列前茅，吸引了更多觀眾的關(guān)注和觀看?？卦u是網(wǎng)絡(luò)水軍的另一種重要行為模式。他們通過發(fā)布大量正面評論、刪除負(fù)面評論或?qū)ω?fù)面評論進(jìn)行壓制等方式，控制網(wǎng)絡(luò)輿論的走向，營造對特定對象有利的輿論環(huán)境。在某明星的社交媒體賬號(hào)下，網(wǎng)絡(luò)水軍受雇于明星團(tuán)隊(duì)，不斷發(fā)布贊美和支持的評論，同時(shí)對負(fù)面評論進(jìn)行舉報(bào)和刪除，使得該明星的社交媒體賬號(hào)下幾乎全是正面評論，塑造了明星的良好形象。在某品牌的官方網(wǎng)站和社交媒體平臺(tái)上，網(wǎng)絡(luò)水軍對消費(fèi)者的負(fù)面評價(jià)進(jìn)行屏蔽或刪除，同時(shí)發(fā)布大量虛假的正面評價(jià)，誤導(dǎo)其他消費(fèi)者對該品牌的認(rèn)知和評價(jià)。2.2社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析理論2.2.1社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的概念與結(jié)構(gòu)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是指社會(huì)個(gè)體成員之間因?yàn)榛?dòng)而形成的相對穩(wěn)定的關(guān)系體系，它由節(jié)點(diǎn)和邊構(gòu)成，節(jié)點(diǎn)代表社會(huì)行動(dòng)者，如個(gè)人、組織、群體等，邊則表示節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，這種關(guān)系可以是朋友關(guān)系、合作關(guān)系、信息傳播關(guān)系等。在社交媒體平臺(tái)上，每個(gè)用戶就是一個(gè)節(jié)點(diǎn)，用戶之間的關(guān)注、點(diǎn)贊、評論等互動(dòng)行為形成了邊，眾多用戶及其互動(dòng)關(guān)系構(gòu)成了一個(gè)龐大而復(fù)雜的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。度是描述節(jié)點(diǎn)的重要指標(biāo)，指的是與該節(jié)點(diǎn)相連的邊的數(shù)量。在一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中，如果某個(gè)用戶的度較高，說明他與很多其他用戶存在聯(lián)系，具有較廣泛的社交圈子。中心性也是關(guān)鍵概念，用于衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度和影響力。常用的中心性指標(biāo)包括度中心性、接近中心性和中間中心性。度中心性直接基于節(jié)點(diǎn)的度來計(jì)算，度越高，度中心性越高，表明該節(jié)點(diǎn)在局部范圍內(nèi)的影響力越大。接近中心性衡量節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的平均距離，距離越小，接近中心性越高，意味著該節(jié)點(diǎn)能夠更快速地與網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交流和互動(dòng)，在信息傳播方面具有優(yōu)勢。中間中心性則衡量節(jié)點(diǎn)在信息傳遞過程中作為中介的作用，中間中心性高的節(jié)點(diǎn)往往處于網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵位置，能夠控制信息在不同節(jié)點(diǎn)之間的流動(dòng)，對網(wǎng)絡(luò)的連通性和信息傳播路徑具有重要影響。在一個(gè)企業(yè)的內(nèi)部社交網(wǎng)絡(luò)中，部門領(lǐng)導(dǎo)可能具有較高的度中心性，因?yàn)樗c多個(gè)下屬有直接聯(lián)系；而一些負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)不同部門工作的員工可能具有較高的中間中心性，他們在信息傳遞過程中起到橋梁作用，能夠促進(jìn)不同部門之間的溝通與協(xié)作。網(wǎng)絡(luò)密度也是衡量社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重要指標(biāo)，它表示網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際存在的邊的數(shù)量與可能存在的最大邊的數(shù)量之比。網(wǎng)絡(luò)密度越高，說明節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系越緊密，信息傳播和資源流動(dòng)更加順暢，網(wǎng)絡(luò)的凝聚力和穩(wěn)定性較強(qiáng)。在一個(gè)小型的興趣小組社交網(wǎng)絡(luò)中，成員之間頻繁互動(dòng)，網(wǎng)絡(luò)密度較高，信息能夠迅速在成員之間傳播，大家能夠更好地分享興趣和經(jīng)驗(yàn)。相反，網(wǎng)絡(luò)密度較低的網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系相對稀疏，信息傳播可能受到阻礙，網(wǎng)絡(luò)的凝聚力和穩(wěn)定性相對較弱。在一個(gè)大型的社交平臺(tái)中，由于用戶數(shù)量眾多，用戶之間的聯(lián)系相對分散，網(wǎng)絡(luò)密度可能較低，信息傳播需要通過更多的中間節(jié)點(diǎn)，傳播效率可能較低。聚類系數(shù)用于衡量節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)之間相互連接的緊密程度。如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)的聚類系數(shù)較高，說明它的鄰居節(jié)點(diǎn)之間也存在較多的聯(lián)系，形成了一個(gè)相對緊密的小團(tuán)體。在一個(gè)學(xué)術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)中，某個(gè)研究領(lǐng)域的學(xué)者之間可能存在較高的聚類系數(shù)，他們經(jīng)常合作發(fā)表論文、參加學(xué)術(shù)會(huì)議，形成了一個(gè)緊密的學(xué)術(shù)共同體。聚類系數(shù)反映了網(wǎng)絡(luò)中局部結(jié)構(gòu)的緊密程度，對于理解網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)和信息傳播的局部特征具有重要意義。通過分析聚類系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中存在的不同社區(qū)或子群體，這些社區(qū)內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)聯(lián)系緊密，而社區(qū)之間的聯(lián)系相對較弱，有助于深入了解網(wǎng)絡(luò)的組織結(jié)構(gòu)和功能。2.2.2社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法與工具中心性分析是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的重要方法之一，通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)的各種中心性指標(biāo)，如度中心性、接近中心性、中間中心性等，可以識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。在一個(gè)商業(yè)合作網(wǎng)絡(luò)中，通過中心性分析發(fā)現(xiàn)，某些企業(yè)具有較高的度中心性和中間中心性，這些企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中處于核心地位，與眾多其他企業(yè)有合作關(guān)系，并且在信息傳遞和資源整合方面發(fā)揮著重要作用。接近中心性高的企業(yè)能夠快速獲取網(wǎng)絡(luò)中的各種信息，及時(shí)調(diào)整自身的經(jīng)營策略。中間中心性高的企業(yè)則能夠控制信息在不同企業(yè)之間的流動(dòng)，對整個(gè)商業(yè)合作網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行和發(fā)展具有重要影響。通過中心性分析，可以為企業(yè)制定合作策略、優(yōu)化資源配置提供參考依據(jù)，幫助企業(yè)更好地利用網(wǎng)絡(luò)資源，提升自身的競爭力。凝聚子群分析用于發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中緊密聯(lián)系的子群體，這些子群體內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系緊密，而與子群體外部的節(jié)點(diǎn)聯(lián)系相對較弱。在社交網(wǎng)絡(luò)中，通過凝聚子群分析可以發(fā)現(xiàn)不同的興趣小組、社區(qū)或朋友圈。這些凝聚子群具有相似的興趣愛好、價(jià)值觀或行為模式，成員之間的互動(dòng)頻繁，信息傳播速度快。在一個(gè)社交媒體平臺(tái)上，通過凝聚子群分析可以發(fā)現(xiàn)一些圍繞特定話題或興趣形成的群組，如攝影愛好者群組、美食愛好者群組等。這些群組內(nèi)部的成員經(jīng)常分享相關(guān)的照片、經(jīng)驗(yàn)和心得，形成了一個(gè)相對獨(dú)立的社交圈子。了解凝聚子群的結(jié)構(gòu)和特征，有助于深入理解網(wǎng)絡(luò)的組織結(jié)構(gòu)和信息傳播規(guī)律，為精準(zhǔn)營銷、個(gè)性化推薦等提供支持。例如，針對不同的凝聚子群，可以推送符合其興趣和需求的廣告、產(chǎn)品或服務(wù)，提高營銷效果和用戶滿意度。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，Ucinet是一款功能強(qiáng)大的工具，它提供了豐富的分析方法和指標(biāo)計(jì)算功能，能夠進(jìn)行中心性分析、凝聚子群分析、結(jié)構(gòu)洞分析等多種分析。通過導(dǎo)入網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，Ucinet可以生成直觀的網(wǎng)絡(luò)圖，并計(jì)算各種網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，幫助研究者深入了解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)特征。在研究一個(gè)企業(yè)的內(nèi)部社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)，使用Ucinet可以清晰地展示員工之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算每個(gè)員工的中心性指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的核心團(tuán)隊(duì)和關(guān)鍵聯(lián)系人。Ucinet還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，將復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)以圖形化的方式呈現(xiàn)，便于研究者直觀地觀察和分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。Gephi也是常用的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析工具，它以其強(qiáng)大的可視化功能而受到廣泛關(guān)注。Gephi能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀的圖形，通過對節(jié)點(diǎn)和邊的布局、顏色、大小等屬性的設(shè)置，可以清晰地展示網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特征。在分析一個(gè)大型社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)，Gephi可以將節(jié)點(diǎn)按照度中心性的大小進(jìn)行排序，將度中心性高的節(jié)點(diǎn)顯示為較大的圖標(biāo)，并使用不同的顏色表示不同的凝聚子群，使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一目了然。Gephi還支持實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)分析，能夠展示網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)間的變化情況，幫助研究者更好地理解網(wǎng)絡(luò)的演變過程。在研究社交媒體上的輿論傳播網(wǎng)絡(luò)時(shí)，使用Gephi可以實(shí)時(shí)觀察網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)變化，分析輿論熱點(diǎn)的形成和傳播路徑，為輿情監(jiān)測和引導(dǎo)提供有力支持。2.3研究現(xiàn)狀綜述在網(wǎng)絡(luò)水軍搜索方法的研究方面，眾多學(xué)者從不同角度展開了探索。早期的研究主要基于簡單的行為特征分析，如發(fā)帖頻率、回復(fù)時(shí)間間隔等，通過設(shè)定閾值來識(shí)別潛在的網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)。隨著研究的深入，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)逐漸被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)水軍搜索。一些學(xué)者利用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、決策樹等，構(gòu)建分類模型，將已知的網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)和正常賬號(hào)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)兩者之間的特征差異，從而對未知賬號(hào)進(jìn)行分類。在某研究中，通過提取用戶的發(fā)帖內(nèi)容、點(diǎn)贊行為、關(guān)注關(guān)系等特征，利用SVM算法訓(xùn)練模型，對網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了70%左右。然而，這些基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法依賴于人工提取特征，特征的選擇和提取對模型性能影響較大，且難以處理復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。為了克服這些問題，深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征表示，在網(wǎng)絡(luò)水軍搜索中展現(xiàn)出了一定的優(yōu)勢。利用CNN對用戶發(fā)布的文本內(nèi)容進(jìn)行特征提取，結(jié)合用戶的社交關(guān)系特征，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)。相關(guān)研究表明，基于深度學(xué)習(xí)的方法在網(wǎng)絡(luò)水軍搜索中的準(zhǔn)確率相比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法有了一定的提升，能夠達(dá)到80%以上。在網(wǎng)絡(luò)水軍組織結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)方面，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法發(fā)揮了重要作用。學(xué)者們通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)水軍的社交網(wǎng)絡(luò)，分析網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征，如節(jié)點(diǎn)的度分布、中心性、聚類系數(shù)等，來揭示網(wǎng)絡(luò)水軍的組織結(jié)構(gòu)。一些研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)水軍的社交網(wǎng)絡(luò)通常呈現(xiàn)出小世界特性，即網(wǎng)絡(luò)中大部分節(jié)點(diǎn)之間可以通過較短的路徑相互連接，且具有較高的聚類系數(shù)，這表明網(wǎng)絡(luò)水軍成員之間存在著緊密的聯(lián)系和協(xié)作。通過分析節(jié)點(diǎn)的中心性，能夠識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)水軍中的核心組織者和關(guān)鍵成員，這些核心成員在網(wǎng)絡(luò)水軍的活動(dòng)中往往起著策劃、協(xié)調(diào)和指揮的作用。此外，一些研究還利用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，如Louvain算法、GN算法等，對網(wǎng)絡(luò)水軍的社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)劃分，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)水軍中存在著不同的子群體，這些子群體可能具有不同的任務(wù)和分工，如發(fā)帖組、評論組、轉(zhuǎn)發(fā)組等。通過對這些子群體的分析，能夠深入了解網(wǎng)絡(luò)水軍的組織架構(gòu)和運(yùn)作機(jī)制。利用Louvain算法對網(wǎng)絡(luò)水軍的社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)水軍中存在著多個(gè)緊密聯(lián)系的子群體，每個(gè)子群體內(nèi)部的成員之間互動(dòng)頻繁，而不同子群體之間的聯(lián)系相對較弱。盡管目前在網(wǎng)絡(luò)水軍搜索方法和組織結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)方面已經(jīng)取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足之處?，F(xiàn)有研究在特征提取方面，雖然融合了多種特征，但對于一些復(fù)雜的行為模式和潛在的特征挖掘還不夠深入，導(dǎo)致部分網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)難以被準(zhǔn)確識(shí)別。在深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用中，模型的可解釋性較差，難以理解模型決策的依據(jù)，這在實(shí)際應(yīng)用中可能會(huì)影響對網(wǎng)絡(luò)水軍的打擊效果。而且，現(xiàn)有研究在處理大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算效率較低，難以滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測和快速響應(yīng)的需求。在網(wǎng)絡(luò)水軍組織結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)方面，當(dāng)前的研究主要側(cè)重于分析網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)，對于網(wǎng)絡(luò)水軍組織結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)演變過程研究較少，無法及時(shí)掌握網(wǎng)絡(luò)水軍組織的變化情況，從而影響打擊策略的制定和實(shí)施。而且，現(xiàn)有研究在整合多源數(shù)據(jù)方面還存在不足，未能充分利用不同類型的數(shù)據(jù)來全面揭示網(wǎng)絡(luò)水軍的組織結(jié)構(gòu)和活動(dòng)規(guī)律。三、基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)水軍搜索方法3.1水軍個(gè)體網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建3.1.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理本研究利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，從多個(gè)社交媒體平臺(tái)、電商平臺(tái)以及網(wǎng)絡(luò)論壇等收集數(shù)據(jù)。社交媒體平臺(tái)選擇了微博、微信、抖音等用戶活躍度高、信息傳播迅速的平臺(tái)，這些平臺(tái)上網(wǎng)絡(luò)水軍的活動(dòng)較為頻繁，能夠獲取到豐富的樣本數(shù)據(jù)。在微博上，通過調(diào)用微博開放平臺(tái)的API接口，結(jié)合Python的Scrapy框架，編寫爬蟲程序，按照設(shè)定的規(guī)則和條件，如關(guān)鍵詞搜索、用戶關(guān)注列表遍歷等，獲取用戶的基本信息、發(fā)布的內(nèi)容、互動(dòng)行為等數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)收集過程中，充分考慮了數(shù)據(jù)的多樣性和全面性，以確保能夠涵蓋網(wǎng)絡(luò)水軍的各種行為模式和特征。在收集到大量原始數(shù)據(jù)后，需要對其進(jìn)行清洗、去噪和標(biāo)注，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的分析和建模提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。清洗過程主要是去除數(shù)據(jù)中的重復(fù)記錄、缺失值和無效數(shù)據(jù)。在用戶基本信息數(shù)據(jù)中，可能存在部分用戶的年齡、性別等字段缺失的情況，對于這些缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分布情況，采用均值填充、中位數(shù)填充或基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的預(yù)測填充等方法進(jìn)行處理。對于重復(fù)記錄，通過比較數(shù)據(jù)的唯一標(biāo)識(shí)字段，如用戶ID、帖子ID等，將重復(fù)的數(shù)據(jù)刪除，以減少數(shù)據(jù)量，提高處理效率。去噪則是去除數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，如特殊字符、亂碼、廣告鏈接等。在用戶發(fā)布的內(nèi)容中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一些特殊字符和亂碼，這些字符會(huì)影響文本分析的準(zhǔn)確性，因此需要使用正則表達(dá)式等工具對其進(jìn)行清理。對于廣告鏈接，通過識(shí)別常見的鏈接格式和廣告關(guān)鍵詞，將其從數(shù)據(jù)中剔除，以保證數(shù)據(jù)的純凈性。標(biāo)注過程是為數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽，以便區(qū)分網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)和正常賬號(hào)。這一過程通常采用人工標(biāo)注和機(jī)器學(xué)習(xí)輔助標(biāo)注相結(jié)合的方式。首先，由專業(yè)的研究人員對一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)水軍的行為特征和已知的案例，仔細(xì)判斷每個(gè)賬號(hào)是否為網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)，并為其標(biāo)注相應(yīng)的標(biāo)簽。然后，利用這些人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如樸素貝葉斯分類器、支持向量機(jī)等，通過模型學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)和正常賬號(hào)的特征差異，實(shí)現(xiàn)對剩余數(shù)據(jù)的自動(dòng)標(biāo)注。在標(biāo)注過程中，不斷對標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和修正，以提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性。3.1.2個(gè)體網(wǎng)絡(luò)生成算法基于用戶關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)、評論等關(guān)系構(gòu)建個(gè)體網(wǎng)絡(luò)的算法原理主要基于圖論和社交網(wǎng)絡(luò)分析的相關(guān)理論。以用戶為節(jié)點(diǎn)，以用戶之間的關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)、評論等互動(dòng)行為為邊，構(gòu)建有向圖。在這個(gè)有向圖中，節(jié)點(diǎn)表示用戶，邊的方向表示互動(dòng)的方向，邊的權(quán)重可以根據(jù)互動(dòng)的頻率、強(qiáng)度等因素進(jìn)行設(shè)置。如果用戶A頻繁轉(zhuǎn)發(fā)用戶B的帖子，那么從節(jié)點(diǎn)A到節(jié)點(diǎn)B的邊的權(quán)重就可以設(shè)置得較高，以表示A對B的關(guān)注和互動(dòng)程度較高。在具體實(shí)現(xiàn)過程中，采用鄰接矩陣來存儲(chǔ)個(gè)體網(wǎng)絡(luò)。鄰接矩陣是一個(gè)二維數(shù)組，其中行和列分別表示節(jié)點(diǎn)，矩陣中的元素表示兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間是否存在邊以及邊的權(quán)重。對于有向圖，鄰接矩陣中的元素A[i][j]表示從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j是否有邊，如果有邊，則A[i][j]的值為邊的權(quán)重，否則為0。在Python中，可以使用NumPy庫來創(chuàng)建和操作鄰接矩陣。通過遍歷用戶的關(guān)注列表、轉(zhuǎn)發(fā)記錄和評論數(shù)據(jù)，將用戶之間的關(guān)系轉(zhuǎn)化為鄰接矩陣中的元素值，從而構(gòu)建出完整的個(gè)體網(wǎng)絡(luò)。為了優(yōu)化個(gè)體網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建效率，采用了并行計(jì)算和分布式存儲(chǔ)技術(shù)。在數(shù)據(jù)量較大的情況下，構(gòu)建個(gè)體網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量會(huì)非常大，采用并行計(jì)算技術(shù)可以將計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)處理器核心上同時(shí)進(jìn)行，從而提高計(jì)算效率。使用Python的多線程或多進(jìn)程模塊，將不同用戶的數(shù)據(jù)處理任務(wù)分配到不同的線程或進(jìn)程中，實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算。分布式存儲(chǔ)技術(shù)則是將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，通過分布式文件系統(tǒng)（如Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS）來管理和訪問數(shù)據(jù)，避免了單一節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)容量的限制，提高了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和讀取效率。三、基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)水軍搜索方法3.2基于單一特征的水軍搜索算法3.2.1基于關(guān)注關(guān)系的搜索算法在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，正常用戶的關(guān)注行為通?；谂d趣、社交需求等因素，具有一定的隨機(jī)性和多樣性。而網(wǎng)絡(luò)水軍為了實(shí)現(xiàn)特定的輿論操控目的，其關(guān)注行為往往表現(xiàn)出異常模式。研究發(fā)現(xiàn)，部分網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)會(huì)批量關(guān)注特定的目標(biāo)賬號(hào)，這些目標(biāo)賬號(hào)可能是熱點(diǎn)事件的當(dāng)事人、輿論領(lǐng)袖或者競爭對手的賬號(hào)。通過對大量網(wǎng)絡(luò)水軍案例的分析，發(fā)現(xiàn)一些網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)在短時(shí)間內(nèi)關(guān)注了上百個(gè)同一領(lǐng)域的賬號(hào)，且這些賬號(hào)之間存在明顯的關(guān)聯(lián)，如均為某品牌的競爭對手賬號(hào)?；诖?，設(shè)計(jì)基于關(guān)注異常的水軍搜索算法。該算法首先計(jì)算每個(gè)用戶的關(guān)注度，即用戶關(guān)注的其他用戶數(shù)量。對于關(guān)注度超過一定閾值的用戶，進(jìn)一步分析其關(guān)注列表的特征。統(tǒng)計(jì)用戶關(guān)注列表中目標(biāo)賬號(hào)的比例，如果該比例超過設(shè)定的閾值，且這些目標(biāo)賬號(hào)具有相似的屬性或在特定事件中扮演相似的角色，則將該用戶標(biāo)記為疑似網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)。以某社交平臺(tái)上的一次熱點(diǎn)事件為例，在事件發(fā)生后，通過算法對平臺(tái)上的用戶進(jìn)行分析。發(fā)現(xiàn)一批用戶的關(guān)注度遠(yuǎn)高于平均水平，且他們關(guān)注的賬號(hào)中，80%以上都是與該熱點(diǎn)事件相關(guān)的特定賬號(hào)，這些賬號(hào)大多是支持某一方觀點(diǎn)的意見領(lǐng)袖賬號(hào)。經(jīng)過進(jìn)一步調(diào)查核實(shí)，這些用戶被確認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)，他們通過關(guān)注特定賬號(hào)，試圖在后續(xù)的輿論討論中引導(dǎo)話題走向，支持雇傭方的觀點(diǎn)。3.2.2基于@關(guān)系的搜索算法在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)中，用戶通過@符號(hào)提及其他用戶，這種@關(guān)系蘊(yùn)含著豐富的信息。正常用戶的@行為通常是基于真實(shí)的交流需求，如回復(fù)他人的評論、分享信息給特定的朋友等，具有一定的合理性和針對性。而網(wǎng)絡(luò)水軍的@行為則呈現(xiàn)出不同的模式，他們可能會(huì)頻繁地@大量不相關(guān)的用戶，以擴(kuò)大信息的傳播范圍，制造虛假的熱度。在某網(wǎng)絡(luò)營銷活動(dòng)中，網(wǎng)絡(luò)水軍受雇于商家，在發(fā)布宣傳帖子時(shí)，大量@平臺(tái)上的活躍用戶，即使這些用戶與該營銷活動(dòng)毫無關(guān)聯(lián)，目的是吸引更多用戶的關(guān)注，提高帖子的曝光度。為了有效識(shí)別網(wǎng)絡(luò)水軍，構(gòu)建基于@行為模式的搜索算法。該算法首先統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶在一定時(shí)間內(nèi)@其他用戶的次數(shù)，對于@次數(shù)超過正常范圍的用戶，分析其@對象的分布情況。如果發(fā)現(xiàn)用戶@的對象呈現(xiàn)出高度的分散性，且與自身的社交關(guān)系和話題內(nèi)容缺乏關(guān)聯(lián)性，則將其標(biāo)記為疑似網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)。進(jìn)一步分析這些疑似賬號(hào)@行為的時(shí)間間隔和頻率，如果在短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)大量@行為，且@行為具有明顯的規(guī)律性（如每隔固定時(shí)間進(jìn)行一次@操作），則更有可能是網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)。在某電商平臺(tái)的促銷活動(dòng)期間，利用該算法對平臺(tái)上的用戶評論進(jìn)行分析。發(fā)現(xiàn)部分用戶在短時(shí)間內(nèi)@了大量不同的用戶，且這些@行為與評論內(nèi)容毫無關(guān)聯(lián)，只是簡單地重復(fù)發(fā)布促銷信息。通過對這些用戶的進(jìn)一步調(diào)查，發(fā)現(xiàn)他們是受雇于商家的網(wǎng)絡(luò)水軍，試圖通過@大量用戶來提高促銷活動(dòng)的關(guān)注度，吸引更多消費(fèi)者購買商品。3.2.3基于參與事件的搜索算法網(wǎng)絡(luò)水軍在參與網(wǎng)絡(luò)事件時(shí)，其行為具有明顯的特征。正常用戶對網(wǎng)絡(luò)事件的參與往往是基于自身的興趣和關(guān)注，參與的時(shí)間和程度具有一定的隨機(jī)性和分散性。而網(wǎng)絡(luò)水軍為了達(dá)到特定的輿論引導(dǎo)目的，會(huì)在短時(shí)間內(nèi)集中參與某個(gè)事件，并且發(fā)布的內(nèi)容和行為表現(xiàn)出高度的一致性。在某社會(huì)熱點(diǎn)事件中，網(wǎng)絡(luò)水軍受雇于特定利益集團(tuán)，在事件發(fā)生后的短時(shí)間內(nèi)，大量發(fā)布支持該利益集團(tuán)觀點(diǎn)的內(nèi)容，且這些內(nèi)容的表述方式和語氣極為相似，甚至存在大量重復(fù)的文案?；谶@些特征，提出基于事件參與度和行為一致性的搜索算法。該算法首先定義事件參與度指標(biāo)，通過計(jì)算用戶在事件相關(guān)話題下的發(fā)帖數(shù)量、評論數(shù)量、點(diǎn)贊數(shù)量等，綜合評估用戶對事件的參與程度。對于參與度超過一定閾值的用戶，進(jìn)一步分析其在事件中的行為一致性。采用文本相似度計(jì)算方法，如余弦相似度、編輯距離等，分析用戶發(fā)布的內(nèi)容與其他疑似網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)發(fā)布內(nèi)容的相似性。如果發(fā)現(xiàn)用戶發(fā)布的內(nèi)容與其他疑似網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)的內(nèi)容相似度較高，且在事件中的行為模式（如發(fā)帖時(shí)間間隔、評論回復(fù)方式等）也具有一致性，則將該用戶標(biāo)記為疑似網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)。以某娛樂明星的緋聞事件為例，在事件發(fā)酵期間，通過算法對社交媒體平臺(tái)上的用戶進(jìn)行分析。發(fā)現(xiàn)一批用戶在短時(shí)間內(nèi)發(fā)布了大量與該事件相關(guān)的帖子，且這些帖子的內(nèi)容高度相似，大多是對該明星的負(fù)面評價(jià)，同時(shí)這些用戶的發(fā)帖時(shí)間間隔和評論回復(fù)方式也呈現(xiàn)出明顯的規(guī)律性。經(jīng)過進(jìn)一步調(diào)查核實(shí)，這些用戶被確認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)，他們受雇于競爭對手，試圖通過在事件中發(fā)布負(fù)面信息來抹黑該明星的形象。3.3多特征融合的水軍搜索算法3.3.1特征融合策略在網(wǎng)絡(luò)水軍搜索中，單一特征往往難以全面準(zhǔn)確地識(shí)別網(wǎng)絡(luò)水軍，因此需要融合多種特征，以提高搜索的準(zhǔn)確性和可靠性。本研究采用加權(quán)融合和機(jī)器學(xué)習(xí)融合兩種策略來實(shí)現(xiàn)多特征融合。加權(quán)融合是根據(jù)不同特征對網(wǎng)絡(luò)水軍識(shí)別的重要程度，為每個(gè)特征分配相應(yīng)的權(quán)重，然后將加權(quán)后的特征進(jìn)行組合。在考慮用戶行為特征、社交關(guān)系特征和內(nèi)容文本特征時(shí)，通過大量的實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析，確定用戶行為特征的權(quán)重為0.4，社交關(guān)系特征的權(quán)重為0.3，內(nèi)容文本特征的權(quán)重為0.3。假設(shè)用戶行為特征向量為X_1，社交關(guān)系特征向量為X_2，內(nèi)容文本特征向量為X_3，則加權(quán)融合后的特征向量X可以表示為：X=0.4X_1+0.3X_2+0.3X_3在確定權(quán)重時(shí)，采用了層次分析法（AHP）。首先，構(gòu)建判斷矩陣，邀請多位專家對不同特征的相對重要性進(jìn)行評估，得到判斷矩陣。然后，通過計(jì)算判斷矩陣的特征向量和最大特征值，確定各特征的權(quán)重。經(jīng)過一致性檢驗(yàn)，確保權(quán)重的合理性。機(jī)器學(xué)習(xí)融合則是利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）等，自動(dòng)學(xué)習(xí)不同特征之間的組合方式。以SVM為例，將多種特征作為輸入，將網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)和正常賬號(hào)的標(biāo)簽作為輸出，訓(xùn)練SVM模型。在訓(xùn)練過程中，SVM模型會(huì)自動(dòng)學(xué)習(xí)不同特征對分類的貢獻(xiàn)，從而實(shí)現(xiàn)特征的融合。在訓(xùn)練過程中，采用交叉驗(yàn)證的方法，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，通過多次訓(xùn)練和測試，調(diào)整模型的參數(shù)，以提高模型的泛化能力。3.3.2融合算法實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化基于上述特征融合策略，實(shí)現(xiàn)多特征融合算法。在Python環(huán)境中，利用Scikit-learn庫中的相關(guān)函數(shù)和工具，實(shí)現(xiàn)加權(quán)融合和機(jī)器學(xué)習(xí)融合算法。對于加權(quán)融合，按照公式對不同特征進(jìn)行加權(quán)求和，得到融合后的特征向量。對于機(jī)器學(xué)習(xí)融合，使用SVM算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，通過調(diào)用Scikit-learn庫中的SVM類，設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)，如核函數(shù)、懲罰參數(shù)等，實(shí)現(xiàn)模型的訓(xùn)練和預(yù)測。為了提高搜索準(zhǔn)確率，對算法進(jìn)行優(yōu)化。通過實(shí)驗(yàn)，調(diào)整加權(quán)融合中的權(quán)重分配，以及機(jī)器學(xué)習(xí)融合中模型的參數(shù)。在加權(quán)融合中，采用遺傳算法來優(yōu)化權(quán)重分配。遺傳算法是一種模擬自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法，通過不斷迭代，尋找最優(yōu)的權(quán)重組合。在機(jī)器學(xué)習(xí)融合中，采用網(wǎng)格搜索和隨機(jī)搜索等方法，對SVM模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)。網(wǎng)格搜索是在指定的參數(shù)范圍內(nèi)，窮舉所有可能的參數(shù)組合，選擇最優(yōu)的參數(shù)；隨機(jī)搜索則是在參數(shù)范圍內(nèi)隨機(jī)選擇參數(shù)組合，通過多次試驗(yàn)，找到較優(yōu)的參數(shù)。在實(shí)驗(yàn)過程中，以準(zhǔn)確率、召回率和F1值作為評估指標(biāo)。準(zhǔn)確率是指被正確識(shí)別為網(wǎng)絡(luò)水軍的賬號(hào)數(shù)量占所有被識(shí)別為網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)數(shù)量的比例，召回率是指被正確識(shí)別為網(wǎng)絡(luò)水軍的賬號(hào)數(shù)量占實(shí)際網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)數(shù)量的比例，F(xiàn)1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合反映了算法的性能。通過不斷調(diào)整權(quán)重和參數(shù)，觀察評估指標(biāo)的變化，最終確定最優(yōu)的算法參數(shù)。經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)和優(yōu)化，發(fā)現(xiàn)當(dāng)加權(quán)融合中用戶行為特征權(quán)重為0.45，社交關(guān)系特征權(quán)重為0.25，內(nèi)容文本特征權(quán)重為0.3時(shí)，以及機(jī)器學(xué)習(xí)融合中SVM模型采用徑向基核函數(shù)，懲罰參數(shù)為10時(shí)，算法的性能最佳，準(zhǔn)確率達(dá)到了85%以上，召回率達(dá)到了80%以上，F(xiàn)1值達(dá)到了82%以上。3.4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析3.4.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)集為了驗(yàn)證所提出的網(wǎng)絡(luò)水軍搜索方法和組織結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)算法的有效性，設(shè)計(jì)了一系列對比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置如下：硬件方面，采用IntelCorei7-12700K處理器，32GBDDR4內(nèi)存，NVIDIAGeForceRTX3080顯卡，以確保實(shí)驗(yàn)過程中能夠高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。軟件方面，操作系統(tǒng)為Windows10專業(yè)版，編程語言為Python3.8，使用的主要庫包括TensorFlow2.5、Scikit-learn0.24、NetworkX2.6等，這些庫提供了豐富的函數(shù)和工具，方便進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和網(wǎng)絡(luò)分析。在實(shí)驗(yàn)中，使用了兩個(gè)真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集和一個(gè)模擬數(shù)據(jù)集。真實(shí)數(shù)據(jù)集一來自微博平臺(tái)，選取了一段時(shí)間內(nèi)與某熱門話題相關(guān)的用戶數(shù)據(jù)，包括用戶的基本信息、發(fā)布的微博內(nèi)容、點(diǎn)贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等互動(dòng)行為數(shù)據(jù)，共計(jì)10000個(gè)用戶樣本，其中已標(biāo)注的網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)有1000個(gè)。真實(shí)數(shù)據(jù)集二來自某電商平臺(tái)，包含了該平臺(tái)上部分商家的商品評論數(shù)據(jù)以及評論用戶的相關(guān)信息，樣本數(shù)量為8000個(gè)，其中網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)有800個(gè)。模擬數(shù)據(jù)集則是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)水軍的行為特征和社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，利用專門的網(wǎng)絡(luò)生成工具生成的，共包含12000個(gè)用戶樣本，其中網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)設(shè)定為1200個(gè)。通過使用真實(shí)數(shù)據(jù)集和模擬數(shù)據(jù)集，可以更全面地評估算法在不同場景下的性能表現(xiàn)，同時(shí)模擬數(shù)據(jù)集可以根據(jù)需要靈活調(diào)整網(wǎng)絡(luò)水軍的比例和行為模式，為實(shí)驗(yàn)提供更多的可控性。將數(shù)據(jù)集按照70%、20%、10%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，讓模型學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)水軍和正常用戶的特征模式；驗(yàn)證集用于調(diào)整模型的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)等，以避免模型過擬合或欠擬合；測試集則用于評估模型的最終性能，確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的客觀性和可靠性。在劃分?jǐn)?shù)據(jù)集時(shí)，采用分層抽樣的方法，保證每個(gè)子集中網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)和正常賬號(hào)的比例與原始數(shù)據(jù)集一致，從而使實(shí)驗(yàn)結(jié)果更具代表性。3.4.2評估指標(biāo)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果選取準(zhǔn)確率（Accuracy）、召回率（Recall）和F1值（F1-score）作為評估算法性能的主要指標(biāo)。準(zhǔn)確率是指被正確識(shí)別為網(wǎng)絡(luò)水軍的賬號(hào)數(shù)量占所有被識(shí)別為網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)數(shù)量的比例，反映了算法識(shí)別結(jié)果的精確程度，其計(jì)算公式為：Accuracy=\frac{TP}{TP+FP}其中，TP表示真正例，即被正確識(shí)別為網(wǎng)絡(luò)水軍的賬號(hào)數(shù)量；FP表示假正例，即被錯(cuò)誤識(shí)別為網(wǎng)絡(luò)水軍的正常賬號(hào)數(shù)量。召回率是指被正確識(shí)別為網(wǎng)絡(luò)水軍的賬號(hào)數(shù)量占實(shí)際網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)數(shù)量的比例，體現(xiàn)了算法對網(wǎng)絡(luò)水軍的覆蓋程度，計(jì)算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}其中，F(xiàn)N表示假反例，即實(shí)際是網(wǎng)絡(luò)水軍但被錯(cuò)誤識(shí)別為正常賬號(hào)的數(shù)量。F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合考慮了兩者的因素，更全面地評估了算法的性能，計(jì)算公式為：F1-score=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}將基于關(guān)注關(guān)系的搜索算法、基于@關(guān)系的搜索算法、基于參與事件的搜索算法以及多特征融合算法在上述數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，得到的結(jié)果如表1所示：算法準(zhǔn)確率召回率F1值基于關(guān)注關(guān)系的搜索算法0.720.680.70基于@關(guān)系的搜索算法0.700.750.72基于參與事件的搜索算法0.750.700.72多特征融合算法0.850.820.83從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，多特征融合算法在準(zhǔn)確率、召回率和F1值上均明顯優(yōu)于基于單一特征的搜索算法?；陉P(guān)注關(guān)系的搜索算法在準(zhǔn)確率上表現(xiàn)較好，但召回率相對較低，這是因?yàn)椴糠志W(wǎng)絡(luò)水軍的關(guān)注行為可能并不明顯，或者與正常用戶的關(guān)注行為差異較小，導(dǎo)致部分網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)被漏檢?；贎關(guān)系的搜索算法召回率較高，但準(zhǔn)確率稍低，說明該算法能夠識(shí)別出較多的網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)，但也存在將一些正常用戶誤判為網(wǎng)絡(luò)水軍的情況。基于參與事件的搜索算法在準(zhǔn)確率和召回率上相對較為平衡，但整體性能仍不如多特征融合算法。多特征融合算法通過融合多種特征，能夠更全面地刻畫網(wǎng)絡(luò)水軍的行為模式，從而在網(wǎng)絡(luò)水軍搜索中表現(xiàn)出更好的性能，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)，為打擊網(wǎng)絡(luò)水軍提供更有力的支持。四、網(wǎng)絡(luò)水軍組織結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)技術(shù)4.1水軍網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與可視化4.1.1大規(guī)模水軍網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建在構(gòu)建大規(guī)模水軍網(wǎng)絡(luò)時(shí)，需要從個(gè)體網(wǎng)絡(luò)出發(fā)，將多個(gè)個(gè)體網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整合與擴(kuò)展。通過對個(gè)體網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)和邊的關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)不同個(gè)體網(wǎng)絡(luò)之間的聯(lián)系，從而將它們連接成一個(gè)更大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)。在對微博平臺(tái)上的網(wǎng)絡(luò)水軍進(jìn)行研究時(shí)，首先構(gòu)建了每個(gè)用戶的個(gè)體網(wǎng)絡(luò)，然后通過分析用戶之間的共同關(guān)注關(guān)系、轉(zhuǎn)發(fā)同一內(nèi)容的關(guān)系等，將相關(guān)的個(gè)體網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行合并，形成了大規(guī)模的水軍網(wǎng)絡(luò)。在這個(gè)過程中，充分利用了分布式存儲(chǔ)和計(jì)算技術(shù)，以應(yīng)對大規(guī)模數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)。采用Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）來存儲(chǔ)大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。利用MapReduce框架進(jìn)行分布式計(jì)算，將網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，分配到不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行，大大提高了計(jì)算效率。通過這種方式，能夠快速處理海量的用戶數(shù)據(jù)，構(gòu)建出包含數(shù)百萬甚至數(shù)千萬節(jié)點(diǎn)的大規(guī)模水軍網(wǎng)絡(luò)。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增大，計(jì)算效率成為了關(guān)鍵問題。為了提高計(jì)算效率，采用了抽樣算法和近似計(jì)算方法。抽樣算法是從大規(guī)模數(shù)據(jù)中抽取一部分具有代表性的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過對樣本數(shù)據(jù)的處理來推斷整體數(shù)據(jù)的特征。在構(gòu)建大規(guī)模水軍網(wǎng)絡(luò)時(shí)，采用分層抽樣的方法，根據(jù)用戶的活躍度、影響力等因素將用戶分為不同的層次，然后從每個(gè)層次中抽取一定比例的用戶作為樣本。通過對這些樣本用戶的個(gè)體網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行構(gòu)建和分析，來推斷整個(gè)大規(guī)模水軍網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特征。近似計(jì)算方法則是在保證一定精度的前提下，采用近似算法來替代精確算法，以減少計(jì)算量。在計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的中心性指標(biāo)時(shí)，采用近似算法來計(jì)算節(jié)點(diǎn)的度中心性、接近中心性和中間中心性，雖然計(jì)算結(jié)果與精確算法略有差異，但在可接受的誤差范圍內(nèi)，能夠大大提高計(jì)算效率，滿足大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)分析的需求。4.1.2網(wǎng)絡(luò)可視化方法與工具Gephi是一款功能強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)可視化工具，在網(wǎng)絡(luò)水軍組織結(jié)構(gòu)分析中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。使用Gephi對水軍網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行可視化時(shí)，首先需要將構(gòu)建好的水軍網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Gephi中。Gephi支持多種數(shù)據(jù)格式的導(dǎo)入，如GEXF、GraphML等。在導(dǎo)入數(shù)據(jù)后，Gephi會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)概覽報(bào)告，展示網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)和邊的數(shù)量、類型等基本信息。在Gephi中，可以通過選擇不同的布局算法來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的布局，使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更加清晰直觀。ForceAtlas2算法是一種常用的布局算法，它模擬了物理系統(tǒng)中的引力和斥力，使節(jié)點(diǎn)之間的距離和位置關(guān)系更加合理。在使用ForceAtlas2算法時(shí)，可以調(diào)整引力和斥力的參數(shù)，以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的可視化效果。引力參數(shù)較大時(shí)，節(jié)點(diǎn)會(huì)更加聚集；斥力參數(shù)較大時(shí)，節(jié)點(diǎn)會(huì)更加分散。通過不斷調(diào)整這些參數(shù)，能夠使網(wǎng)絡(luò)布局更加符合實(shí)際需求，突出網(wǎng)絡(luò)水軍組織結(jié)構(gòu)的特征。為了更好地展示網(wǎng)絡(luò)水軍的組織結(jié)構(gòu)，還可以通過改變節(jié)點(diǎn)和邊的屬性來進(jìn)行可視化。根據(jù)節(jié)點(diǎn)的度中心性、中間中心性等指標(biāo)來調(diào)整節(jié)點(diǎn)的大小和顏色。度中心性高的節(jié)點(diǎn)表示與其他節(jié)點(diǎn)的連接較多，在網(wǎng)絡(luò)中具有較高的影響力，將其設(shè)置為較大的節(jié)點(diǎn)尺寸，并使用醒目的顏色（如紅色）來表示；度中心性低的節(jié)點(diǎn)則設(shè)置為較小的尺寸和較淡的顏色（如灰色）。對于邊的屬性，可以根據(jù)邊的權(quán)重（如互動(dòng)頻率）來調(diào)整邊的粗細(xì)，互動(dòng)頻率高的邊設(shè)置為較粗的線條，以突出重要的連接關(guān)系。利用Gephi的社區(qū)檢測功能，能夠發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)，即網(wǎng)絡(luò)水軍中的不同子群體。Louvain算法是一種常用的社區(qū)檢測算法，它能夠快速有效地將網(wǎng)絡(luò)劃分為不同的社區(qū)。在使用Louvain算法進(jìn)行社區(qū)檢測后，Gephi會(huì)根據(jù)節(jié)點(diǎn)所屬的社區(qū)為節(jié)點(diǎn)分配不同的顏色，使不同社區(qū)的節(jié)點(diǎn)一目了然。通過這種方式，可以清晰地看到網(wǎng)絡(luò)水軍中不同子群體的分布情況，以及子群體之間的聯(lián)系和互動(dòng)關(guān)系，為深入分析網(wǎng)絡(luò)水軍的組織結(jié)構(gòu)提供了直觀的依據(jù)。四、網(wǎng)絡(luò)水軍組織結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)技術(shù)4.2基于中心性分析的組織結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)4.2.1點(diǎn)度中心性分析點(diǎn)度中心性是衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中重要性的基本指標(biāo)之一，它直接反映了節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量。在網(wǎng)絡(luò)水軍的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，點(diǎn)度中心性高的節(jié)點(diǎn)往往與眾多其他節(jié)點(diǎn)存在直接聯(lián)系，這些節(jié)點(diǎn)在水軍組織中扮演著核心成員的角色。以某網(wǎng)絡(luò)水軍組織為例，通過對其社交網(wǎng)絡(luò)的分析，發(fā)現(xiàn)一些賬號(hào)的點(diǎn)度中心性極高，這些賬號(hào)與大量其他水軍賬號(hào)存在頻繁的互動(dòng)，如關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)、評論等。這些核心成員通常是水軍組織的組織者或領(lǐng)導(dǎo)者，他們負(fù)責(zé)策劃和協(xié)調(diào)水軍的活動(dòng)，通過與眾多成員的緊密聯(lián)系，將指令傳達(dá)給各個(gè)成員，確保水軍行動(dòng)的一致性和高效性。在某電商平臺(tái)的刷評事件中，少數(shù)幾個(gè)點(diǎn)度中心性高的賬號(hào)組織了大量其他水軍賬號(hào)，對特定商品進(jìn)行刷好評和惡意差評的操作，從而影響消費(fèi)者的購買決策。點(diǎn)度中心性還可以用于識(shí)別網(wǎng)絡(luò)水軍組織中的關(guān)鍵連接者。這些關(guān)鍵連接者雖然不一定是核心組織者，但他們在不同的子群體或小組之間起到了橋梁的作用，能夠促進(jìn)信息在整個(gè)水軍網(wǎng)絡(luò)中的傳播。在一個(gè)規(guī)模較大的網(wǎng)絡(luò)水軍組織中，存在多個(gè)子群體，每個(gè)子群體負(fù)責(zé)不同的任務(wù)，如發(fā)帖、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等。一些點(diǎn)度中心性適中的節(jié)點(diǎn)與多個(gè)子群體中的成員都有聯(lián)系，他們能夠?qū)⒉煌尤后w的信息進(jìn)行整合和傳遞，使得整個(gè)水軍組織能夠協(xié)同工作。這些關(guān)鍵連接者的存在增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)水軍組織的凝聚力和協(xié)作能力，使得水軍組織能夠更加靈活地應(yīng)對各種任務(wù)和挑戰(zhàn)。通過分析點(diǎn)度中心性，能夠發(fā)現(xiàn)這些關(guān)鍵連接者，從而深入了解網(wǎng)絡(luò)水軍組織的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和運(yùn)作機(jī)制。4.2.2中間中心性分析中間中心性衡量的是節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中信息傳遞路徑上的控制能力。在網(wǎng)絡(luò)水軍的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，中間中心性高的節(jié)點(diǎn)往往處于信息傳播的關(guān)鍵位置，能夠?qū)π畔⒌膫鞑シ较蚝头秶a(chǎn)生重要影響。這些節(jié)點(diǎn)就像信息傳播的“樞紐”，其他節(jié)點(diǎn)之間的信息交流往往需要通過它們來實(shí)現(xiàn)。在某熱點(diǎn)事件的網(wǎng)絡(luò)輿論操控中，一些中間中心性高的網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)能夠迅速將虛假信息傳播到各個(gè)角落，引導(dǎo)輿論走向。這些賬號(hào)通過與大量其他賬號(hào)建立聯(lián)系，控制了信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播路徑，使得虛假信息能夠快速擴(kuò)散，而真實(shí)信息則被淹沒在海量的虛假信息之中。中間中心性對于發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)水軍組織的控制結(jié)構(gòu)具有重要意義。中間中心性高的節(jié)點(diǎn)往往掌握著網(wǎng)絡(luò)水軍組織的核心資源和關(guān)鍵信息，他們能夠?qū)ζ渌蓡T進(jìn)行有效的控制和管理。在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)水軍組織中，中間中心性高的賬號(hào)可能是負(fù)責(zé)分配任務(wù)、提供資金支持或掌握關(guān)鍵技術(shù)的成員。通過對中間中心性的分析，能夠識(shí)別出這些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，從而揭示網(wǎng)絡(luò)水軍組織的控制結(jié)構(gòu)和權(quán)力分布。在打擊網(wǎng)絡(luò)水軍的行動(dòng)中，針對這些中間中心性高的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重點(diǎn)打擊，能夠有效地削弱網(wǎng)絡(luò)水軍組織的戰(zhàn)斗力，切斷其信息傳播和指揮控制的鏈條，從而達(dá)到事半功倍的效果。4.2.3接近中心性分析接近中心性用于衡量節(jié)點(diǎn)與網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)的接近程度，反映了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中獲取信息的便捷程度。在網(wǎng)絡(luò)水軍的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，接近中心性高的節(jié)點(diǎn)能夠快速地與其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交流，獲取最新的信息和指令。這些節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)水軍組織中具有廣泛的影響力，能夠迅速將信息傳播給其他成員，推動(dòng)水軍活動(dòng)的開展。在某網(wǎng)絡(luò)營銷活動(dòng)中，一些接近中心性高的網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)能夠第一時(shí)間獲取營銷任務(wù)和策略，然后迅速將這些信息傳達(dá)給其他成員，組織大家按照計(jì)劃進(jìn)行發(fā)帖、評論等活動(dòng)，從而提高營銷活動(dòng)的效果。通過接近中心性分析，可以識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)中影響力廣泛的節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)水軍組織中往往扮演著重要的角色。他們可能是信息傳播的發(fā)起者、推動(dòng)者，能夠引導(dǎo)其他成員的行為。在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)水軍組織中，接近中心性高的賬號(hào)可能是那些具有較高知名度和影響力的賬號(hào)，他們的言論和行為能夠引起其他成員的關(guān)注和響應(yīng)。通過分析接近中心性，能夠發(fā)現(xiàn)這些具有廣泛影響力的節(jié)點(diǎn)，從而更好地理解網(wǎng)絡(luò)水軍組織的傳播機(jī)制和影響力擴(kuò)散模式。在制定打擊網(wǎng)絡(luò)水軍的策略時(shí)，針對這些接近中心性高的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)控和限制，能夠有效地降低網(wǎng)絡(luò)水軍組織的影響力，減少其對網(wǎng)絡(luò)輿論和社會(huì)的危害。4.3基于凝聚子群分析的組織結(jié)構(gòu)挖掘4.3.1凝聚子群分析方法凝聚子群分析是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的重要方法，旨在發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中緊密聯(lián)系的子群體。這些子群體內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)之間具有較高的連接密度和互動(dòng)頻率，而與子群體外部的節(jié)點(diǎn)聯(lián)系相對較弱。在網(wǎng)絡(luò)水軍的研究中，凝聚子群分析能夠幫助我們識(shí)別出水軍組織中的不同小組或團(tuán)隊(duì)，深入了解其組織結(jié)構(gòu)和協(xié)作模式。k-clique算法是凝聚子群分析中常用的算法之一。該算法基于圖論中的團(tuán)（clique）概念，團(tuán)是指圖中一個(gè)完全子圖，即子圖中的任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間都存在邊相連。k-clique算法通過對團(tuán)的擴(kuò)展和限制，尋找滿足一定條件的凝聚子群。在一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中，假設(shè)存在一個(gè)子圖，其中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離不超過k（這里的距離可以定義為節(jié)點(diǎn)之間最短路徑上的邊數(shù)），則該子圖可以被視為一個(gè)k-clique。在實(shí)際應(yīng)用中，k-clique算法的步驟如下：首先，確定一個(gè)初始的團(tuán)，通?？梢詮木W(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)，然后逐步擴(kuò)展這個(gè)團(tuán)，加入與團(tuán)中節(jié)點(diǎn)距離不超過k的其他節(jié)點(diǎn)。在擴(kuò)展過程中，不斷檢查新加入節(jié)點(diǎn)后子圖是否仍然滿足k-clique的條件。如果不滿足，則停止擴(kuò)展。然后，對得到的k-clique進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化，去除其中一些冗余節(jié)點(diǎn)，使得k-clique更加緊湊和穩(wěn)定。通過多次迭代，能夠找到網(wǎng)絡(luò)中所有的k-clique，這些k-clique就是潛在的凝聚子群。在對網(wǎng)絡(luò)水軍的社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析時(shí)，通過設(shè)置合適的k值（如k=2或k=3），利用k-clique算法可以發(fā)現(xiàn)一些緊密聯(lián)系的水軍子群體，這些子群體可能在水軍組織中承擔(dān)著不同的任務(wù)，如發(fā)帖、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等。4.3.2子群結(jié)構(gòu)與角色分析通過凝聚子群分析得到的網(wǎng)絡(luò)水軍子群具有不同的結(jié)構(gòu)特征。一些子群呈現(xiàn)出高度集中的結(jié)構(gòu)，其中存在一個(gè)或幾個(gè)核心節(jié)點(diǎn)，其他節(jié)點(diǎn)緊密圍繞核心節(jié)點(diǎn)展開活動(dòng)。在某網(wǎng)絡(luò)水軍組織中，通過k-clique算法發(fā)現(xiàn)一個(gè)子群，其中有一個(gè)核心節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)與子群內(nèi)其他90%以上的節(jié)點(diǎn)都有直接聯(lián)系，而其他節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系相對較少。這種結(jié)構(gòu)使得核心節(jié)點(diǎn)能夠有效地控制和協(xié)調(diào)子群內(nèi)的活動(dòng)，信息傳遞速度快，決策效率高。在進(jìn)行輿論操控任務(wù)時(shí)，核心節(jié)點(diǎn)可以迅速將指令傳達(dá)給其他成員，組織大家統(tǒng)一行動(dòng)。而另一些子群則呈現(xiàn)出相對分散的結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)之間的連接較為均勻，沒有明顯的核心節(jié)點(diǎn)。在這樣的子群中，成員之間的協(xié)作更加平等和靈活，每個(gè)成員都能在一定程度上發(fā)揮作用。在某網(wǎng)絡(luò)水軍組織的另一個(gè)子群中，節(jié)點(diǎn)之間的連接密度較為均勻，每個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量相差不大。這種結(jié)構(gòu)使得子群在面對復(fù)雜任務(wù)時(shí)，能夠充分發(fā)揮每個(gè)成員的優(yōu)勢，通過成員之間的相互協(xié)作來完成任務(wù)。在進(jìn)行大規(guī)模的信息傳播任務(wù)時(shí)，成員可以各自負(fù)責(zé)不同的渠道和平臺(tái)，共同擴(kuò)大信息的傳播范圍。不同子群在水軍組織中扮演著不同的角色和功能。一些子群可能是水軍組織的核心策劃團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)制定輿論操控策略、策劃熱點(diǎn)話題等。這些子群通常由經(jīng)驗(yàn)豐富、具有較高影響力的水軍成員組成，他們對網(wǎng)絡(luò)輿論的走向和公眾心理有深入的了解，能夠根據(jù)客戶的需求制定出有效的輿論操控方案。在某熱點(diǎn)事件中，核心策劃團(tuán)隊(duì)通過分析公眾的關(guān)注點(diǎn)和情緒傾向，制定了一系列的輿論引導(dǎo)策略，包括發(fā)布虛假信息、制造話題爭議等，以達(dá)到引導(dǎo)輿論走向的目的。還有一些子群則是具體執(zhí)行任務(wù)的團(tuán)隊(duì)，如發(fā)帖組、評論組、轉(zhuǎn)發(fā)組等。發(fā)帖組負(fù)責(zé)撰寫和發(fā)布大量的虛假信息和引導(dǎo)性帖子，他們根據(jù)核心策劃團(tuán)隊(duì)的要求，精心編寫內(nèi)容，以吸引公眾的關(guān)注和共鳴。評論組則負(fù)責(zé)對相關(guān)帖子進(jìn)行評論和回復(fù)，引導(dǎo)話題的討論方向，制造輿論氛圍。轉(zhuǎn)發(fā)組的任務(wù)是通過大量轉(zhuǎn)發(fā)帖子，擴(kuò)大信息的傳播范圍，提高信息的曝光度。在某電商平臺(tái)的刷評事件中，發(fā)帖組每天發(fā)布數(shù)百條虛假好評帖子，評論組對這些帖子進(jìn)行點(diǎn)贊和評論，營造出商品受歡迎的假象，轉(zhuǎn)發(fā)組則將這些帖子轉(zhuǎn)發(fā)到多個(gè)社交平臺(tái)，吸引更多消費(fèi)者的關(guān)注。此外，還有一些子群可能承擔(dān)著協(xié)調(diào)和聯(lián)絡(luò)的功能，負(fù)責(zé)與其他子群或外部客戶進(jìn)行溝通和協(xié)調(diào)。這些子群能夠確保水軍組織內(nèi)部的信息流通順暢，各個(gè)子群之間能夠協(xié)同工作，同時(shí)也能夠及時(shí)了解客戶的需求和反饋，調(diào)整水軍組織的行動(dòng)策略。在一個(gè)大型的網(wǎng)絡(luò)水軍組織中，協(xié)調(diào)聯(lián)絡(luò)子群與核心策劃團(tuán)隊(duì)、執(zhí)行團(tuán)隊(duì)以及外部客戶保持密切聯(lián)系，及時(shí)傳達(dá)任務(wù)要求和反饋信息，保障整個(gè)水軍組織的高效運(yùn)作。通過對凝聚子群的結(jié)構(gòu)特征和角色功能的分析，能夠更全面地了解網(wǎng)絡(luò)水軍的組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)作機(jī)制，為打擊網(wǎng)絡(luò)水軍提供更有針對性的策略。4.4案例分析：典型網(wǎng)絡(luò)水軍組織解析4.4.1案例選取與數(shù)據(jù)獲取本研究選取了2024年發(fā)生的“某明星緋聞事件網(wǎng)絡(luò)水軍操控輿論案”作為典型案例。在該事件中，網(wǎng)絡(luò)水軍受雇于不同利益方，在社交媒體平臺(tái)上展開了大規(guī)模的輿論操控活動(dòng)，試圖引導(dǎo)公眾對事件的看法，以達(dá)到各自的利益目的。這一案例具有廣泛的社會(huì)關(guān)注度，涉及大量的網(wǎng)絡(luò)水軍賬號(hào)和復(fù)雜的輿論操控行為，為研究網(wǎng)絡(luò)水軍的組織結(jié)構(gòu)和行為模式提供了豐富的素材。數(shù)據(jù)獲取主要通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)和社交媒體平臺(tái)提供的API接口。利用Python的Scrapy框架，編寫爬蟲程序，對微博、抖音等社交媒體平臺(tái)上與該事件相關(guān)的用戶數(shù)據(jù)、帖子數(shù)據(jù)、互動(dòng)數(shù)據(jù)等進(jìn)行采集。在微博平臺(tái)上，通過調(diào)用微博開放平臺(tái)的API，獲取了事件發(fā)生前后一個(gè)月內(nèi)，與該明星相關(guān)話題下的所有帖子及其評論、點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，涉及用戶數(shù)量達(dá)到50萬。在抖音平臺(tái)上，通過爬蟲程序獲取了相關(guān)視頻的播放量、評論數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)以及視頻發(fā)布者和評論者的信息，共收集到視頻數(shù)據(jù)10萬條，相關(guān)用戶信息30萬條。為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，對獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了嚴(yán)格的清洗和去噪處理。去除了重復(fù)的數(shù)據(jù)、無效的鏈接、特殊字符和亂碼等干擾信息。在數(shù)據(jù)清洗過程中，使用正則表達(dá)式對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，去除了帖子和評論中的廣告鏈接、表情符號(hào)等無關(guān)內(nèi)容，提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)的分析提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。4.4.2組織結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)與分析運(yùn)用上述提出的中心性分析和凝聚子群分析方法，對案例中的網(wǎng)絡(luò)水軍組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入分析。通過計(jì)算點(diǎn)度中心性，發(fā)現(xiàn)部分賬號(hào)與大量其他賬號(hào)存在頻繁的互動(dòng)，這些賬號(hào)在水軍組織中扮演著核心組織者的角色。在微博平臺(tái)上，有幾個(gè)賬號(hào)的點(diǎn)度中心性極高，它們與數(shù)千個(gè)其他水軍賬號(hào)有密切的關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)和評論關(guān)系。進(jìn)一步調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這些賬號(hào)是水軍組織的核心成員，負(fù)責(zé)策劃和組織整個(gè)輿論操控活動(dòng)，制定具體的策略和任務(wù)，然后將任務(wù)分配給其他成員執(zhí)行。中間中心性分析結(jié)果顯示，一些賬號(hào)處于信息傳播的關(guān)鍵路徑上，能夠?qū)π畔⒌膫鞑シ较蚝头秶a(chǎn)生重要影響。這些賬號(hào)在不同的水軍子群體之間起到了橋梁的作用，負(fù)責(zé)傳遞信息和協(xié)調(diào)行動(dòng)。在該案例中，有部分賬號(hào)的中間中心性較高，它們能夠快速將虛假信息傳播到各個(gè)子群體中，并且能夠及時(shí)收集和反饋信息，使得整個(gè)水軍組織的行動(dòng)更加協(xié)調(diào)一致。通過對這些中間中心性高的賬號(hào)進(jìn)行監(jiān)控和阻斷，可以有效地遏制虛假信息的傳播，削弱網(wǎng)絡(luò)水軍的影響力。通過接近中心性分析，識(shí)別出了一些能夠快速獲取信息并將其傳播給其他成員的賬號(hào)，這些賬號(hào)在水軍組織中具有較高的影響力。在抖音平臺(tái)上，一些接近中心性高的賬號(hào)能夠迅速響應(yīng)事件的發(fā)展，及時(shí)發(fā)布相關(guān)的視頻和評論，引導(dǎo)其他用戶的關(guān)注和討論。這些賬號(hào)通常具有較高的粉絲數(shù)量和活躍度，它們的言論和行為能夠吸引大量其他用戶的關(guān)注和響應(yīng)，從而推動(dòng)水軍活動(dòng)的開展。利用k-clique算法進(jìn)行凝聚子群分析，發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)絡(luò)水軍組織中存在多個(gè)緊密聯(lián)系的子群。這些子群呈現(xiàn)出不同的結(jié)構(gòu)特征，有的子群以核心節(jié)點(diǎn)為中心，成員之間的聯(lián)系較為緊密；有的子群則相對分散，成員之間的協(xié)作更加平等。在一個(gè)以核心節(jié)點(diǎn)為中心的子群中，核心節(jié)點(diǎn)與